中国人民大学在迭代13个版本后推出的大模型书籍，简直不要太详细，太适合入门大模型了（附PDF）

中国人大在收录900余篇参考文献，迭代13个版本后，终于出版了这本大模型中文版！

与英文综述文章定位不同，这本书更注重为初学者提供关于大模型技术的全面了解，是专门为深度学习基础的高年级本科生以及低年级研究生使用，可以作为一本入门级的技术书籍

书籍的PDF已经下载打包好了，以及这100篇大模型优质论文，都可以无偿分享给你！

这些都是无偿分享的

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通过本书可以了解到大模型的最新进展和技术体系，书籍的内容共分为了五个部分，第一部分基础，介绍了一些目前主流的大模型发展历程和技术，例如Scaling Law、GPT系列

第二部分预训练，讲解了数据收集、清洗、配比、大模型主流架构、预训练任务、优化参数设置等，带你从头搭建大模型

第三部分微调与对齐，概括了指令数据与合成方法、指令微调策略与作用、RLHF算法等

第四部分大模型使用，讲解了各种算法和方法，例如解码生成算法、解码加速算法、模型压缩算法基础提示方法、上下文学习、思维链复杂规划方法、智能体搭建方法

第五部分测评与应用，说明了各种评估大模型性能的指标和方法

为了让读者更好的理解，还专门创建了一个大模型代码工具库，专门用于开发和实现大语言模型，这样一份大模型学习指南谁不爱呢！

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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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